Chapitre 7. MLOps pour l'IA et les systèmes agents prêts pour la production
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Au fil des six derniers chapitres, vous avez construit une base solide : l', la préparation des données pour les applications GenAI (chapitre 2), la construction d'agents multimodaux (chapitre 3), l'orchestration d'équipes d'agents (chapitre 4), la mise en place de cadres d'évaluation (chapitre 5) et l'optimisation des modèles et de l'infrastructure (chapitre 6). Chacune de ces capacités représente un pilier essentiel de ce qu'on appelle les opérations d'agents d's (AgentOps), c'est-à-dire les pratiques systématiques qui transforment les prototypes fonctionnels en systèmes prêts pour la production.
La figure 7-1 présente ces piliers selon neuf dimensions clés. Ce chapitre développe les piliers que vous avez appris avec des pratiques spécifiques à la production, tout en introduisant trois piliers essentiels pour des opérations durables : l'observabilité, la sécurité et la sûreté, ainsi que le coût et la capacité.
Figure 7-1. Les neuf piliers de l'AgentOps
L'écart entre « le modèle fonctionne » et « le modèle fonctionne en production » est d's plus important pour les modèles GenAI que pour le ML traditionnel. Des prompts identiques produisent des résultats différents. Le langage ...
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